OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik

Publikation: KonferenzbeitragVortragsfolienForschung

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  • Technische Universität Clausthal
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Details

OriginalspracheEnglisch
PublikationsstatusVeröffentlicht - 29 Feb. 2024
VeranstaltungGeoMonitoring 2024 - TU Braunschweig, Braunschweig, Deutschland
Dauer: 29 Feb. 20241 März 2024
https://www.geo-monitoring.org/de/tagungen/2024

Konferenz

KonferenzGeoMonitoring 2024
Land/GebietDeutschland
OrtBraunschweig
Zeitraum29 Feb. 20241 März 2024
Internetadresse

Abstract

Die alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen für die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Brückenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialermüdung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Im Projekt OpenData4Infmon sollen daher neuartige skalierbare Monitoringverfahren entwickelt werden, die anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik ein kosteneffektives Monitoring in der Fläche ermöglichen. Der Mehrwert wird dabei durch die Fusion von staatlich vorhandenen Open Data Quellen der Länder (GNSS, tlw. Gebäudemodelle) und insbesondere des Bundes (primär Radardaten aus dem Copernicus-Programm, tlw. Gebäudemodelle, Verkehrswegedaten) und deren Kombination mit objektspezifischer lokaler GNSS-Sensorik erzeugt. Im Projekt sollen Möglichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radar-Daten (SAR) sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegeplänen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Brücken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raum-zeitliche Parameterschätzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert. Konkret wird ein Kanalbrückenbauwerk am Wasserstraßenkreuz in Minden untersucht. Dieses wurde sowohl mit Radarreflektorwürfeln als auch mit GNSS-Sensorik instrumentiert. Das Bauwerk eignet sich besonders für Geomonitoring-Erprobungen, da die Scheitel der Brückenbögen eine Höhenänderung im Jahresgang von bis zu 3,5 cm aufweisen. Dieses starke Signal ermöglicht es, nicht nur Nullmessungen oder künstlich erzeugte Bewegungen auswerten zu können, sondern die direkten Deformationen sowohl mittels GNSS als auch mittels Radarinterferometrie und der Fusion der beiden Methoden zu bestimmen. Es werden dabei sowohl hochwertige GNSS-Sensoren, wie sie in typischen Monitoring-Installationen eingesetzt werden, als auch einfachere Sensoren auf modularen Basisplatten verwendet, die eine schnellere Installation und entsprechend bessere Skalierbarkeit versprechen. Der zu erwartende Qualitätsverlust der GNSS-Messungen durch die erhöhte Sensitivität auf Mehrweg-Signale und die größeren Abschattungsgebiete wird durch die gemeinsame Ausgleichung einer größeren Anzahl von Sensoren kompensiert. Im Projekt wird dieser Ansatz durch den Abgleich mit den hochwertigen Sensoren verifiziert. In diesem Konferenzbeitrag werden das Konzept des Projektes sowie die Instrumentierung des Brückenbauwerkes vorgestellt, wobei insbesondere auf die GNSS-Komponenten eingegangen wird. Erste Zeitreihen werden präsentiert und mit Referenzdaten von historischen Tachymeter-basierten Messungen verglichen.

Zitieren

OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik. / Neumann, Ingo; Paffenholz, Jens-André; Rüffer, Jürgen et al.
2024. GeoMonitoring 2024, Braunschweig, Deutschland.

Publikation: KonferenzbeitragVortragsfolienForschung

Neumann, I, Paffenholz, J-A, Rüffer, J, Wübbena, JB, Iqbal, W & Omidalizarandi, M 2024, 'OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik', GeoMonitoring 2024, Braunschweig, Deutschland, 29 Feb. 2024 - 1 März 2024.
Neumann, I., Paffenholz, J.-A., Rüffer, J., Wübbena, J. B., Iqbal, W., & Omidalizarandi, M. (2024). OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik. GeoMonitoring 2024, Braunschweig, Deutschland.
Neumann I, Paffenholz JA, Rüffer J, Wübbena JB, Iqbal W, Omidalizarandi M. OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik. 2024. GeoMonitoring 2024, Braunschweig, Deutschland.
Neumann, Ingo ; Paffenholz, Jens-André ; Rüffer, Jürgen et al. / OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik. GeoMonitoring 2024, Braunschweig, Deutschland.
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abstract = "Die alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen f{\"u}r die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Br{\"u}ckenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialerm{\"u}dung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Im Projekt OpenData4Infmon sollen daher neuartige skalierbare Monitoringverfahren entwickelt werden, die anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik ein kosteneffektives Monitoring in der Fl{\"a}che erm{\"o}glichen. Der Mehrwert wird dabei durch die Fusion von staatlich vorhandenen Open Data Quellen der L{\"a}nder (GNSS, tlw. Geb{\"a}udemodelle) und insbesondere des Bundes (prim{\"a}r Radardaten aus dem Copernicus-Programm, tlw. Geb{\"a}udemodelle, Verkehrswegedaten) und deren Kombination mit objektspezifischer lokaler GNSS-Sensorik erzeugt. Im Projekt sollen M{\"o}glichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radar-Daten (SAR) sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegepl{\"a}nen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Br{\"u}cken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raum-zeitliche Parametersch{\"a}tzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert. Konkret wird ein Kanalbr{\"u}ckenbauwerk am Wasserstra{\ss}enkreuz in Minden untersucht. Dieses wurde sowohl mit Radarreflektorw{\"u}rfeln als auch mit GNSS-Sensorik instrumentiert. Das Bauwerk eignet sich besonders f{\"u}r Geomonitoring-Erprobungen, da die Scheitel der Br{\"u}ckenb{\"o}gen eine H{\"o}hen{\"a}nderung im Jahresgang von bis zu 3,5 cm aufweisen. Dieses starke Signal erm{\"o}glicht es, nicht nur Nullmessungen oder k{\"u}nstlich erzeugte Bewegungen auswerten zu k{\"o}nnen, sondern die direkten Deformationen sowohl mittels GNSS als auch mittels Radarinterferometrie und der Fusion der beiden Methoden zu bestimmen. Es werden dabei sowohl hochwertige GNSS-Sensoren, wie sie in typischen Monitoring-Installationen eingesetzt werden, als auch einfachere Sensoren auf modularen Basisplatten verwendet, die eine schnellere Installation und entsprechend bessere Skalierbarkeit versprechen. Der zu erwartende Qualit{\"a}tsverlust der GNSS-Messungen durch die erh{\"o}hte Sensitivit{\"a}t auf Mehrweg-Signale und die gr{\"o}{\ss}eren Abschattungsgebiete wird durch die gemeinsame Ausgleichung einer gr{\"o}{\ss}eren Anzahl von Sensoren kompensiert. Im Projekt wird dieser Ansatz durch den Abgleich mit den hochwertigen Sensoren verifiziert. In diesem Konferenzbeitrag werden das Konzept des Projektes sowie die Instrumentierung des Br{\"u}ckenbauwerkes vorgestellt, wobei insbesondere auf die GNSS-Komponenten eingegangen wird. Erste Zeitreihen werden pr{\"a}sentiert und mit Referenzdaten von historischen Tachymeter-basierten Messungen verglichen.",
author = "Ingo Neumann and Jens-Andr{\'e} Paffenholz and J{\"u}rgen R{\"u}ffer and W{\"u}bbena, {Jannes B.} and Waseem Iqbal and Mohammad Omidalizarandi",
year = "2024",
month = feb,
day = "29",
language = "English",
note = "GeoMonitoring 2024 ; Conference date: 29-02-2024 Through 01-03-2024",
url = "https://www.geo-monitoring.org/de/tagungen/2024",

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TY - CONF

T1 - OpenData4Infmon - Infrastrukturmonitoring mittels einer Fusion aus Open Data Quellen mit lokaler Sensorik

AU - Neumann, Ingo

AU - Paffenholz, Jens-André

AU - Rüffer, Jürgen

AU - Wübbena, Jannes B.

AU - Iqbal, Waseem

AU - Omidalizarandi, Mohammad

PY - 2024/2/29

Y1 - 2024/2/29

N2 - Die alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen für die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Brückenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialermüdung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Im Projekt OpenData4Infmon sollen daher neuartige skalierbare Monitoringverfahren entwickelt werden, die anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik ein kosteneffektives Monitoring in der Fläche ermöglichen. Der Mehrwert wird dabei durch die Fusion von staatlich vorhandenen Open Data Quellen der Länder (GNSS, tlw. Gebäudemodelle) und insbesondere des Bundes (primär Radardaten aus dem Copernicus-Programm, tlw. Gebäudemodelle, Verkehrswegedaten) und deren Kombination mit objektspezifischer lokaler GNSS-Sensorik erzeugt. Im Projekt sollen Möglichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radar-Daten (SAR) sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegeplänen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Brücken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raum-zeitliche Parameterschätzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert. Konkret wird ein Kanalbrückenbauwerk am Wasserstraßenkreuz in Minden untersucht. Dieses wurde sowohl mit Radarreflektorwürfeln als auch mit GNSS-Sensorik instrumentiert. Das Bauwerk eignet sich besonders für Geomonitoring-Erprobungen, da die Scheitel der Brückenbögen eine Höhenänderung im Jahresgang von bis zu 3,5 cm aufweisen. Dieses starke Signal ermöglicht es, nicht nur Nullmessungen oder künstlich erzeugte Bewegungen auswerten zu können, sondern die direkten Deformationen sowohl mittels GNSS als auch mittels Radarinterferometrie und der Fusion der beiden Methoden zu bestimmen. Es werden dabei sowohl hochwertige GNSS-Sensoren, wie sie in typischen Monitoring-Installationen eingesetzt werden, als auch einfachere Sensoren auf modularen Basisplatten verwendet, die eine schnellere Installation und entsprechend bessere Skalierbarkeit versprechen. Der zu erwartende Qualitätsverlust der GNSS-Messungen durch die erhöhte Sensitivität auf Mehrweg-Signale und die größeren Abschattungsgebiete wird durch die gemeinsame Ausgleichung einer größeren Anzahl von Sensoren kompensiert. Im Projekt wird dieser Ansatz durch den Abgleich mit den hochwertigen Sensoren verifiziert. In diesem Konferenzbeitrag werden das Konzept des Projektes sowie die Instrumentierung des Brückenbauwerkes vorgestellt, wobei insbesondere auf die GNSS-Komponenten eingegangen wird. Erste Zeitreihen werden präsentiert und mit Referenzdaten von historischen Tachymeter-basierten Messungen verglichen.

AB - Die alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen für die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Brückenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialermüdung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Im Projekt OpenData4Infmon sollen daher neuartige skalierbare Monitoringverfahren entwickelt werden, die anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik ein kosteneffektives Monitoring in der Fläche ermöglichen. Der Mehrwert wird dabei durch die Fusion von staatlich vorhandenen Open Data Quellen der Länder (GNSS, tlw. Gebäudemodelle) und insbesondere des Bundes (primär Radardaten aus dem Copernicus-Programm, tlw. Gebäudemodelle, Verkehrswegedaten) und deren Kombination mit objektspezifischer lokaler GNSS-Sensorik erzeugt. Im Projekt sollen Möglichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radar-Daten (SAR) sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegeplänen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Brücken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raum-zeitliche Parameterschätzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert. Konkret wird ein Kanalbrückenbauwerk am Wasserstraßenkreuz in Minden untersucht. Dieses wurde sowohl mit Radarreflektorwürfeln als auch mit GNSS-Sensorik instrumentiert. Das Bauwerk eignet sich besonders für Geomonitoring-Erprobungen, da die Scheitel der Brückenbögen eine Höhenänderung im Jahresgang von bis zu 3,5 cm aufweisen. Dieses starke Signal ermöglicht es, nicht nur Nullmessungen oder künstlich erzeugte Bewegungen auswerten zu können, sondern die direkten Deformationen sowohl mittels GNSS als auch mittels Radarinterferometrie und der Fusion der beiden Methoden zu bestimmen. Es werden dabei sowohl hochwertige GNSS-Sensoren, wie sie in typischen Monitoring-Installationen eingesetzt werden, als auch einfachere Sensoren auf modularen Basisplatten verwendet, die eine schnellere Installation und entsprechend bessere Skalierbarkeit versprechen. Der zu erwartende Qualitätsverlust der GNSS-Messungen durch die erhöhte Sensitivität auf Mehrweg-Signale und die größeren Abschattungsgebiete wird durch die gemeinsame Ausgleichung einer größeren Anzahl von Sensoren kompensiert. Im Projekt wird dieser Ansatz durch den Abgleich mit den hochwertigen Sensoren verifiziert. In diesem Konferenzbeitrag werden das Konzept des Projektes sowie die Instrumentierung des Brückenbauwerkes vorgestellt, wobei insbesondere auf die GNSS-Komponenten eingegangen wird. Erste Zeitreihen werden präsentiert und mit Referenzdaten von historischen Tachymeter-basierten Messungen verglichen.

M3 - Slides to presentation

T2 - GeoMonitoring 2024

Y2 - 29 February 2024 through 1 March 2024

ER -

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